Transfer Learning: Vision Transformers¶
Image Classification¶
Transfer learning is a technique where a pre-trained model, which has already learned features from one task, is used as the starting point for a similar task. This saves time and resources by leveraging the existing knowledge of the model instead of training a new model from scratch.
In this tutorial, we will be looking at how we can apply transfer learning for image classification with a Vision Transformer on any dataset of our choice.
In transfer learning, we do not need to update the parameters of the entire model. Since our ViT has learned feature representations from millions of images, we can just choose to train the very last layers of our model to make it perform well on our new dataset.
For this tutorial, we will be using google/vit-base-patch16-224 model from the Hugging Face hub.
Let's begin by importing some necessary modules and functions¶
In [ ]:
!pip install --quiet evaluate
In [ ]:
import io
from PIL import Image
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
from huggingface_hub import notebook_login
from datasets import load_dataset, DatasetDict
from transformers import AutoImageProcessor, ViTForImageClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
import evaluate
In [ ]:
# Login onto Hugging Face hub to load any private dataset/model.
# We need to login as we'll also upload our model to the hub
notebook_login()
Now, let's load our image classification dataset¶
For this tutorial, we'll be using Oxford-IIIT Pets Dataset. It is a collection of 37 different cat and dog breed images. We'll be using Hugging Face Datasets library to load our dataset easily from the hub.
In [ ]:
dataset = load_dataset('pcuenq/oxford-pets')
dataset
Out[ ]:
DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['path', 'label', 'dog', 'image'],
num_rows: 7390
})
})
The dataset contains the following features:¶
- path: a path to the file
- label: the breed of the animal
- dog: indicates if the animal is a dog or not
- image: the raw image data stored as bytes, which can be converted into formats like PIL Image for further processing.
In [ ]:
dataset['train'][0]
Out[ ]:
{'path': '/data/datasets/magic-ml/oxford-iiit-pet/images/Siamese_137.jpg',
'label': 'Siamese',
'dog': False,
'image': {'bytes': b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\x08\x06\x06\x07\x06\x05\x08\x07\x07\x07\t\t\x08\n\x0c\x14\r\x0c\x0b\x0b\x0c\x19\x12\x13\x0f\x14\x1d\x1a\x1f\x1e\x1d\x1a\x1c\x1c $.\' ",#\x1c\x1c(7),01444\x1f\'9=82<.342\xff\xdb\x00C\x01\t\t\t\x0c\x0b\x0c\x18\r\r\x182!\x1c!22222222222222222222222222222222222222222222222222\xff\xc0\x00\x11\x08\x01\xf4\x01Y\x03\x01"\x00\x02\x11\x01\x03\x11\x01\xff\xc4\x00\x1f\x00\x00\x01\x05\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\xff\xc4\x00\xb5\x10\x00\x02\x01\x03\x03\x02\x04\x03\x05\x05\x04\x04\x00\x00\x01}\x01\x02\x03\x00\x04\x11\x05\x12!1A\x06\x13Qa\x07"q\x142\x81\x91\xa1\x08#B\xb1\xc1\x15R\xd1\xf0$3br\x82\t\n\x16\x17\x18\x19\x1a%&\'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\x83\x84\x85\x86\x87\x88\x89\x8a\x92\x93\x94\x95\x96\x97\x98\x99\x9a\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa7\xa8\xa9\xaa\xb2\xb3\xb4\xb5\xb6\xb7\xb8\xb9\xba\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc8\xc9\xca\xd2\xd3\xd4\xd5\xd6\xd7\xd8\xd9\xda\xe1\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5\xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xff\xc4\x00\x1f\x01\x00\x03\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\xff\xc4\x00\xb5\x11\x00\x02\x01\x02\x04\x04\x03\x04\x07\x05\x04\x04\x00\x01\x02w\x00\x01\x02\x03\x11\x04\x05!1\x06\x12AQ\x07aq\x13"2\x81\x08\x14B\x91\xa1\xb1\xc1\t#3R\xf0\x15br\xd1\n\x16$4\xe1%\xf1\x17\x18\x19\x1a&\'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\x82\x83\x84\x85\x86\x87\x88\x89\x8a\x92\x93\x94\x95\x96\x97\x98\x99\x9a\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa7\xa8\xa9\xaa\xb2\xb3\xb4\xb5\xb6\xb7\xb8\xb9\xba\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc8\xc9\xca\xd2\xd3\xd4\xd5\xd6\xd7\xd8\xd9\xda\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xf2\xf3\xf4\xf5\xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xff\xda\x00\x0c\x03\x01\x00\x02\x11\x03\x11\x00?\x00\xe0fT*d@VU\xe9\x8e\xf5X;;o\xf2\x1cm\xe2A\x8e\x9d?\xcf\xe1W\x96)w`\xa8\xc7\xaei|\x89\x83\x16P\xbe\x84\x16\xea+\xcf\x89\xc8\xecg\xcb\xb9\x8f\x99\xbb\x0b\xd0\x0cu\xf4\xa8\xcc\xe3p]\x87i\x07\x91\xc15vM2V\x90\xed#\xcb\xe9\x8c\xe0\xe2\x94Y\xca\x8c1\x18\xc19\xce\xe1\xc1\xef\xc5_2\xb0]\x19\xa0\x15`\xccNs\x83\xefB\x08\xc4\x8e\x14\xae\x00<\x93V\xe7\xb4\x98\x1c\xaa9\xfasT\x9a6C\xca2\xfdE+\xa6ZcX\xa6\xec\xa0\x04\xf74\xc7\x19m\xc0\x11\x91D\x98q\x90O\x07\xaei\xa7\x94^O\xa7\x18\xad\x00H\x0826\x7f<\xd4\x92\x02\x01\x04\x0eO~\xd5\n\xe1d\xe5\xb1\x91\xd4\x1cq\xf5\xabS\x04e\x04s\xef\x93\xfc\xe91\xf5\x14\x8c\xc42\xa0\x0cp\t\xebPIi\x1d\xd4{\\`\x8e\x8c;U\xa8\x904\x07\xd7\xb6)\xb1\x1d\xb9\xce1\xd8\x8aI\xd9\x893\x9d\xb9\xb5\x92\xd5\xf6H>\x8c:\x1a\x9e\xc2\x7f(\x94#\x86<\x1e\xd9\xe9[\xd3A\x1c\xd1\x95u\xdc\xa7\xf4\xfaV\x15\xdd\xb4\x96r\xa9\xfb\xd1\xe7*\xd8\xce~\xb5\xaa\x976\x8c\xd3}\x19vI\x92\',\xc2B\xa78h\xeb!\xdbs\xb3\x13\xb8\x93\xc9\xc7Z\xd0\xb6\x9e)\x7fw#\xb0c\x8c1\xf5<\x1f\xd4\x8a\xa1 a#\x07\xe1\x81\xc1\xcf\x1c\xf7\xa2\n\xda\x02\xd0nH\x1c\x1e\xb5$\xb3\t\x95X\xff\x00\xac\x03i?\xde\x1d\x8f\xd6\xa1\xc8\xfa\xd0\\\x8e\x9c}*\xecU\x89\x15\x18\x9es\xf9V\x8d\xa1Xlo\\t(#>\xf9\xedY9f rs\xd0z\xd6\x9e\xa6\x89eiof\xaf\x97\xc6\xf9\xb1\xfd\xf3\xfe@\xfc3\xde\x93]\x06\x91]Us\xfe\xb2?\xfb\xea\xa6D\xee\x08o\xf7Nk41\xecqO\x19\x14\xdcI\xb1\xaa$\xdb\xc7qVb\xbe(\x08e\r\xf5\xacU\x9eE\x1f{p\xf4a\x9a\x94\\\x8f\xe2L\x7f\xbak7\x0b\x8a\xc6\xbc\xd7\xa2U<c>\x95X\x90\xd9\xf5\xaa\x8b:\x1e\x04\x83\xe8\xc3\x152\xb0a\xf7\x94\xfd\x1a\x92V\x15\x81\x94\x9e\xf5\x13G\x9ejG\xe9\xfe\xb3\xf5\xaa\xef\xd7\x1b\xf3V\x16\x10\x80:\x9aau\x14\x9bs\xd2\x8d\xa3\x9c\x9e\x9e\xd4\xc6Kj\xd9\xba\x8c\x01\x8f\x98\x1e\x99\xae\x95p1\xb8\x92z\x15A\xcf_Z\xe7-\xd5\xd1\x84\xaa\x8c\x14\x1e\x1c\x03\xd7\xeb[p\xdd\xefPT"\x93\xd4\xf78\x1e\xbf\xe3XV\x8f3E%r\xf8\xb1\x86y\x04\x8f\x0cD\xe3\x00\xc87\x91\xf8\x1e?JSeo\x83\xf2\xa0\'\xa8X\xd7\xfc)\x9ekya\xe3\'\xee\x903\xdc\xf68\xa8\xdayL\xd8H\xc8\x88\x90\xc8\xfb\x8f\xdd=1\xc0\xf49\x1c\xd4F6\x1f-\xc8\xa7\xd2m\\\x00R.\x07\x1f.\xdc~U\x95u\xa3*\xf3\x11+\xecNEnH\xe3h\x03\xa7P\rA\'9=>\x95Q\x9b[2.\xceZD\x96\xdd\xf6\xb0#\xf5\x06\x93+ \xe4\x00k\xa0\xbb\xb7\x8d\xcb&D\x89\xd9\xb6\xed\xcf\xe1\xda\xb1.m^\xdd\xb1\x8c\xafbkx\xcd?Q\xa7r\xb3!Zz\x1c\xe0w\xfet+g\xaf+\xe9W,\xac\x8c\x87\xed\x1c\x08\xd3w\x1d\xc9\x03\xff\x00\xae*\xde\xda\x8c\xb2\x97\xe2+d\xb7XSj\x86\r\x92~r\xc3\x04\x9a|Z\x82*\x80Wh\x1c\x00\x06@\xaaM\x18\x15\x19\x15\x83\x84e\xb9\x0fSZ\xf6x/\x92\x10\'\x08R0\xa7=\x0e\t?\xd6\xa9}\x8d\x7f\xe7\xea\x1f\xfb\xea\xaa\x80I\xe2\x9f\xb1}G\xe7B\x8f*\xb2`\x93\xe8z\x0f\x18\xe9\xfa\xd2\x87^rG\xe7X\xefr\x8ap\xf2\xa8=\xc6sL7\x91\x8c\x9d\xe7\xaf`k\x9a\xf2\xecsk\xd8\xdd\xf3\x13\xa6\xe5\xfc\xe8\xdd\x1e8a\\\xe3\xea\x96\xc8p\xce\xe4\xfb-J/b`\xac\xac\xc5Xd\x1cQi\xf6\x06\xa5\xd8\xde\xc2\x9eA\x14\x9bq\xf4\xf6\xace\xbbQ\xc0\x90\xf3\xe8\t\xa9\xc4\xcc\xa7\x19\xe6\x95\xdfak\xd4\xb5%\xac2\x1f\x9e\x14>\xe4UIt\x8bw\x18Ft\xc1\xc8\xdas\xfc\xeaT\xba8\xe75*\xce\x0fP)\xa9\xb4\nM\x192\xe93#n\x89\x95\xf1\xeapj9`x\xa3\x06R\xe5\x8fv?\xc8V\xee\xe5ns\x8a\ndv \xd5*\x8d\x94\xaa3\x12\x0e\x14\x8c\xfd\xea\x15J\xee\xc8\xe3\xb7|\xd6\x9b\xdaD\xd9\xe3i\xf5\x1cT\rl\xeb\xc0\xc3\n\xaeh\xb6Td\x99Us\x1fNW\xf9R\xcfn\x92\xc4\xc1\x97z0\xc3/\xf8T\xbb1\xcfn\xe3\xd2\x99\x93\x0b\x06\x1fs\xdf\xb5_\xa1\xa9\xcd^Y\xbd\xa4\xbb~\xf4m\xf7_\xd4\x7f\x8f\xb5A#\x19\x1f{\x1c\xb1\xc6O\xaf\xbdu3\xc3\x14\xd02\xb8\xcc/\xf9\xa3\x0e\x84\x7f\x9ek\x9c\xb9\xb6\x92\xd6V\x8aA\xc8\xe7#\xa1\x07\xa1\x1e\xd5\xb4%}\xf7)2\xae3I\x8ejXc3\xcc\xb1\x86\x0b\x93\xcb\x1e\x83\xde\xa6\xb8\xb3\x11\xed0\xbbH1\xf3d`\x8f\x7f\xa5[h\xb4\x84\xb3TY<\xe3\xff\x00,\xceG\xd7\xb5E4\x8d<\xac\xed\xceM=\x88\x11\x88\xd4\xf1\x9f\x9b\xde\x95b\xeeMO[\x83}\x08B\xf7\x02\x97n:\xd4\x8c\xc0\x0c\x05\xa8\xc9&\x9d\xc9\xb8\x87\x8e\x94\xd3\xd6\x94\x9e\xf5oLa\x15\xecR\x93\x80\x0e\xd2}\x01\xe3?\xad\x1b *\xa2\xee\xceOAN|\x08\xc8\x00W@\xf6\x91\xcd\xc3\x80\xb9\x1c\x1fJ\xc7\xbc\xb3x\x94\xe3\xe6Q\xd7\xda\xa23R`\x99H~4\xa1\x9b8\x07\x83\xe9R*\xf1\xd7\x8a]\xa0\xf3\xde\xb4\xb8\xee4\x12\t\xc7@9\xa7d\xe7\x91M\x19\x0cGZS\x96 \x1f\xcb4\x85\xb9b\xd6\xe6kr\xcd\x1c\x85}Gc\xf5\x15\xad\x06\xa3\x14\x81\x9e\xe1\x04x\x1c\x94\\\x8f\xcb\xaf\xf3\xacD\xe5\t\xe8\t\xa9\x0bb\x07\xfc+)\xc56\x08\xe9\xd2t\x9a2") \x03\xaa\x1e\x9f\xd4~"\x9a\x16?0\x12\x08l\xf6l\xe7\xd7\x8a\xe5\x90\xb2\xcb\x90Ha\xd0\x83VWW\xbcN\xaf\xe6(\xed*\x87\xfdz\xfe\xb5\x0e\x94\x96\xce\xe5\x1b\xe5\x0c\x84\x8e\x80u\x03\x9e9\xff\x00\x0f\xd6\xa3\xcer\x0e\x01\xf45\x9b\x1e\xb7\x10\xda&\xb6*\x7f\xbd\x13\xe7\xf4?\xe3W\xa2\xd4,\xae8\xf3\xd0\xfbJ6\x1f\xcc\xf1\xfa\xd4\xb8\xb5\xba\x00 \x1e\xfc\xfdj\xad\xc4J\xe8T\x8c\x8e\x95~D\xc78\xe0\xf4\xe7\xf9\x1e\x95ZE\xc8\xe4\xd2L\x93\x01\xa1d\x9b\xcb\x00\x92x\\w\xcfJ\xda\x8a\xd0\xd9Z2Hr\xec\x01oE>\x95%\xb2\xc4\xb7k,\xa88\x04\x03\xe8Ozf\xa7t\xac\xa4\'95\xd3\xcd\xcd\x11]\xb6g\xc83P1\n2iL\x87\x1d9\xa8\x88,r\xc7\x1f\xd2\x92Aa\xea\xf8\xfaw\xa92\xbe\xabP\x80\x07\xa9\xa7s\xe8i\xb43\xac\x92\xda\x192|\xa0\xb9\xeb\x82\x7f\xc6\xa0\x92\xc1]HVe\xcfL\xf2*\xca\xcc\xa7\xb9\x19\xedS!V<\x11\xf8W\x9d\xcf$q\xdeH\xe6\xef4\xd9\xd32m.;\x95\xe6\x9fh\x84D\x81\x97\x00\xf23\xdf5\xd3\xe1[\xefpGq\xda\x99-\x9cs\x1f\x99~\x7f\xef\xaf_\xc7\xd6\xb5U\xb4\xb3)U\xbe\xe69\xda$UU\\\x8e\x07\x1bO\xe0G\xf5\xabn\xacO\xcc\xd5N\xf6\xd2\xf2\xdbt\xa8\x03\xa89,\x83\xa7\xd4T\x16\xfa\xa34\xb1\xa4\x96\xeaw0\x19G#\xf49\xad\x12r\xb3F\xa9]]\x16\xa6]\x92\x02\x10\x9c\xf7\xdbSy\x8c\xaa\xbb[\x1d\xb9\xe6\x9bpcM\x8c\xcc\xa1\xb3\x80\x08\xfc\xaaH\xf1"v?\xd2\x8b]\x13~\xe2\xdb\xde;\x92\x19G\x1e\x8c1Vb\xbcFb\x01\xc3U(\xa2/\'\xee\xe1\x0c\xf9\xe0\'_z\x98\xdaJn\x19\x02>\xe0\x01\xda\x07?Z\x89F"\xe4W4\x12`\xc0t>\x95&\x14\xf4\xeb\xefT\x1a\xd2h\xf0Dr\xa1\xf5(Ni\xca\xf3\xa67\xae}\xfaT\xd8\x97M\xad\x8bR[\xab\x8eG=\x888"\xa9Mm*\x0c\x81\xe6\xa7p\x06\x0f\xe5\xde\xad-\xd0\xce\x18\xed>\x8dSeH\xfa\xd0\xa4\xd0\x94\x9cL1 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\x1f\xc6\x8b\x8b\x1d:e\xda\x90,R+o\xca\x1ca\xb8\xc9\xc7\xe0;U%\x96\xde+g\x85RQ$m\xb8r\xb9\x1c\x10G\xd3\xa56\x16i"V`w\xe4\x1c\xe3\xd7\x8e\x9f\x85KMl-V\xa8\xa7ci5\xab\\Mx\xe4\xc7\x17\xde\xd8\xc0\x969\xed\x9e\x14w\xe7\xa0\xecj\xf4\x85\x06\xf0\xcc6\xb2\x86\x1bNz\x1c\x1e{\xf5\xab\xe5\xc3\x14\x8fb\xaad\x97`{\xb7\\\xfe\x18\xac\xf8\xa1\xf2\xa5Q\x87|\xc6\xeaP\xf0\xac\x08$\x03\xef\x91\x90i\xfbNv\xeeS\x95\xdd\xd9vG\x8a$\x9aKb\xc1\x99\x17p\x7f_\xff\x00W\x15\x8c\x96\xed$\xccb~\x14\x12\x15\xceA=\x805\xae\x89,p\x1f/\xe4m\x9f(\xdd\xd0\x8fz\x86\x08R\xc9\xc4\x93nq\x90\xea\xf1\xe1\xb2r\x0f\xcc\x0fn\xb9\x154\xe5{\xd8Q\xd4}\x95\xcc\xd3Z\xbd\xbc\xa8\x15\x9a2H\xdc0\x19H\xce>\xa0g\xf0\xa6\xed\xf2\'\xd9\x9c\xfc\xa1\x81\xces\x9e\xf4Z\xb1\x8a\xe4\xed\x8e6H\xcf88e\xc1\xe9\x8e\xe3\x19\xa9\xa7\xb7T\x12H\x8eJ\x93\x85R2r{\x0f\xc3\x9a\xab\xab\xd9\xa0\xd2\xe4+s\x11%%t\xc8\xeb\x9f\xff\x00U:;A<2I\x0c\xdb\xbc\xa4.P\x1c\x96\\\x80p{c=\xea6\x81Y\xa2f\\\x10\x9b]v\xf5\xe4\xf7\xfa\x1cU\xfd\x1e(\xed\xee\x8cj\x1b\xfb\xb2\x03\xce\xe4o\x94\x93\xec2\rRv\xd9\x82vz\x15\xe3D[S!\\I\xb7b\x1cr\x0f\xaf\xe0={\xe2\xa2\x8a\xde6\x8c,!Y\x87Vq\xb4\x11\xe9\xdf5=\xccdH-\x88e\xf2\xb8\xe9\xc9=\xf3U\x10H\x14\xf9\x9br\x17\x01T\xd4\xf35\xb0\x93h\x94\xab\xac\x11 \x8b7\x18,\x17\xbf^G\xd4\x83\xfaU\x9f\xb1\xc9\xff\x00L?\xef\xea\xd3\xe1_\x99\xe5U-$_*\xfb\x920\x7f\x1cd\xd4\x1fa\x87\xfb\xf3\xff\x00\xdfKQ\xea-\x1e\xe4\xb1\xc2\x93 /\xc9f\x05\xbd\xf3\xd6\xa5\xb8\xb5\xb7\xf2X$J\x9b\x01 \xaey\xf6>\xa0\xd1EE\xc12\xbe\xe2\xf7\x1eK`\xc6#^1\xd7\xa7Z\xa5\xa8ZC4\r3 V\x8ct^\x01\xe4u\xf5\xa2\x8a\xde:%cHn\x8c\xfb\xd0\x05\xf3\xfc\xa0\xf4<\xfb!\xff\x00\x01\xf9WH\x84\x86\x8c\x06# )=\xf1\x8a(\xa9\xc4m\x11O\xa0]\xe2H-\x8b"\xfc\xc3\x04\x0f\xa9\x1f\xca\xb1t\xb9\xe46\xf2\xab\xb6\xf0\x88\x9f{\xbf^\xb8\xa2\x8a\x88\x7f\x0e^\xa0\xbe\x12\xcc\xcef2\xc4\xe0\x14\xf2\xc3\x8e2U\x94\xf0A\xf5\xc7\x15\x99y+%\xc4\xb0pQ\x13\x80T\x7ft\x9a(\xad\xa9%\xcaZJ\xc5\xb0\xa2\x19b(H-\x16O\xd4\x0e\rB\xd7\x12[jl\x10\xe4:)m\xdc\xe4\xf3E\x14-~\xe2\x17R\xfc\x07\xed\x16\xd2\xc8\xfdPp\x07O\xbd\x8am\xb2\x18\xee\xe5\xb6I\\F\x1b\x00\x03\x8c\x02\xbc\xff\x00:(\xa8\x86\xed\x16\xb4\xb1\xa4\xb6\xf1G\xa6[\xaa\xa8\x05\xa0Wf\xeeI\xc6y\xfck\n\xff\x006\xf7;\x11\x89V%\x88?N\x9fNh\xa2\xa3\x0e\xef9|\xc4\xba\x9aW\xf3Iu\xa6Y\xc9+e\xd6\'\xf9\xb1\xc9\xc1P3\xeb\xd6\xae\xd8\xddI\x1d\xccQ\x82\x0eT\x8d\xc7\xa8\xc7J(\xaa\x9a\xd0\x99\xec\x8c\xfb\xf9\x8a\xea2B\xaa\x8b\x1a\xc0$\n\xa3\x18c\xc9\xa8\xfe\xd3&\xc8A<\x14\xc9\xf7\xc9#\xf4\xc7\x14QU\x04\x86\xbe"y\x14$\xa8\x07r\x7f\xa5\x0c\xabo\xb0\xa2\x82[$\xe6\x8a+8\xf4&\xde\xe94\x9f\xbah\xf6\x96\x02M\xa0\xe1\x88\xc6z\xe0\x8eA\xac\xc7\x91\x92\xe1\xe3\x1d\x01<\xfa\xf4\xa2\x8ap\x1f\xd9\x1c\x1c\xac\xc5@\x18\xe3\xf9\xd5\x87\x8dR\xdaY\x06w\x08\xb2\t9\xc7#\x8f\xd6\x8a*\xbb\x13\x12\x10\xa3\xc9\x10\x12Ll9Rz\xe7\xa8\xfaS\xa6\x8a6Q\xbe$m\x87\x0b\x95\x1f(\x1c\x8czQEM\xdd\xc1\x15\xccj\xd0\xdc.\x00%s\xb8u\x18o\xfe\xbdA\xaa\xc1\xe4%\xa3$\x8e\x0e01\x81\x82\x026x\x1dr\xc6\x8a+\xa6\x96\xe5\xd34%\x85\x0c\xcd69tV`8\x04\x9cg\xf9\xd2N\xc1H\x01W\x1bG\x18\xe3\xa9\xa2\x8a\xc6:\x90>\x05\x12\xd9\xca\xed\x9d\xdb\x94\x0c\x1e\x99\xdd\xfe\x02\xacC\x89#\x8aFQ\xbff\xec\xf3\xd4QEg=\x10\xd9\x1c2\xbc\xaaC\x1e\x80\x81\x8f\xa52I\xa4\x8aw@\xd9Vbp}\xc6q\xf4\xa2\x8a\x98|L\x92E]\xf1\xc5#\x13\xc4\xa5v\xf4\x1d\x0f?Z\x96\xe9p\x13\x04\x82\x83\x00\x83\xcf_\xfe\xb0\xfc\xa8\xa2\xaaZ=\x00\xa9\x17\xcd($\x9c\xd4\xd29\x8e\xec\x04\xe3\x10\xb1\xc8\xef\xcd\x14U [\x87\x88\xee\x1ck\x85@P\x0c\x8e\xb8\x03\xb0v\xc7\xf2\xaa\x91H\xd2N7\x9c\xe7\x1f\x85\x14U\xcd+\x0eF\xab|\xac\x15x\x19f\xe3\xd7\x19\xa5\xf3\x0f\xa2\xfeTQX\x12\x8f\xff\xd9',
'path': None}}
In [ ]:
labels = dataset['train'].unique('label')
print(len(labels),labels)
37 ['Siamese', 'Birman', 'shiba inu', 'staffordshire bull terrier', 'basset hound', 'Bombay', 'japanese chin', 'chihuahua', 'german shorthaired', 'pomeranian', 'beagle', 'english cocker spaniel', 'american pit bull terrier', 'Ragdoll', 'Persian', 'Egyptian Mau', 'miniature pinscher', 'Sphynx', 'Maine Coon', 'keeshond', 'yorkshire terrier', 'havanese', 'leonberger', 'wheaten terrier', 'american bulldog', 'english setter', 'boxer', 'newfoundland', 'Bengal', 'samoyed', 'British Shorthair', 'great pyrenees', 'Abyssinian', 'pug', 'saint bernard', 'Russian Blue', 'scottish terrier']
Let's see some sample images from our dataset¶
For any dataset we use with the datasets library, we can shuffle the dataset using shuffle() and, select any samples using the select() method.
In [ ]:
def show_samples(ds,rows,cols):
samples = ds.shuffle().select(np.arange(rows*cols)) # selecting random images
fig = plt.figure(figsize=(cols*4,rows*4))
# plotting
for i in range(rows*cols):
img_bytes = samples[i]['image']['bytes']
img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
label = samples[i]['label']
fig.add_subplot(rows,cols,i+1)
plt.imshow(img)
plt.title(label)
plt.axis('off')
show_samples(dataset['train'],rows=3,cols=5)
Preprocessing our dataset¶
When it comes to image datasets, preprocessing involves multiple steps. This includes transforms such as resizing all images to have the same dimensions, normalizing, and scaling the pixel values to a uniform range. We can also add augmentations to our images like random flips, rotations, perspectives, etc.
Before we apply our transforms, let's split our dataset into 3 parts for training, validation and a hidden test set to evaluate how our model performs. We can use the in-built train_test_split method to do so.
Since we only have a train split in our original dataset, we'll use 80% of it for training and 10% for validation and remaining 10% as our test split.
In [ ]:
split_dataset = dataset['train'].train_test_split(test_size=0.2) # 80% train, 20% evaluation
eval_dataset = split_dataset['test'].train_test_split(test_size=0.5) # 50% validation, 50% test
# recombining the splits using a DatasetDict
our_dataset = DatasetDict({
'train': split_dataset['train'],
'validation': eval_dataset['train'],
'test': eval_dataset['test']
})
our_dataset
Out[ ]:
DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['path', 'label', 'dog', 'image'],
num_rows: 5912
})
validation: Dataset({
features: ['path', 'label', 'dog', 'image'],
num_rows: 739
})
test: Dataset({
features: ['path', 'label', 'dog', 'image'],
num_rows: 739
})
})
It is important to note that any model cannot understand the labels in their string format. Hence, we map them to their integer counterparts. Since there are 37 labels, the labels will be mapped to a number from 0 to 36.
We'll create two mappings, label2id and id2label to convert the labels to their IDs and vice versa. This is also be useful when we initialize our model to update its configuration.
In [ ]:
label2id = {c:idx for idx,c in enumerate(labels)}
id2label = {idx:c for idx,c in enumerate(labels)}
Image Processor¶
To apply the right transforms on our images, we will be using AutoImageProcessor which will apply the transforms according to the model we will use. We can check its configuration to see what transforms will be applied.
In [ ]:
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
processor
Fast image processor class <class 'transformers.models.vit.image_processing_vit_fast.ViTImageProcessorFast'> is available for this model. Using slow image processor class. To use the fast image processor class set `use_fast=True`.
Out[ ]:
ViTImageProcessor {
"do_normalize": true,
"do_rescale": true,
"do_resize": true,
"image_mean": [
0.5,
0.5,
0.5
],
"image_processor_type": "ViTImageProcessor",
"image_std": [
0.5,
0.5,
0.5
],
"resample": 2,
"rescale_factor": 0.00392156862745098,
"size": {
"height": 224,
"width": 224
}
}
To apply the transforms to a batch at the time of training, we can create a function which will preprocess the batch. The trainer will call this function when we add it to the dataset using with_transform.
At the time of training, we need to apply the transforms on a batch of samples. To handle the batches, we'll create a transforms function which will take care of the following:
- Converting all images into RGB: It might be possible that some images in your dataset will be grayscale or transparent (RGBA).
- Converting the string labels to integers: using the
label2idmap. - Applying image transforms: we pass the images through the
processorto process, and convert them into PyTorch format.
The resultant dataset features will be:
{
'pixel_values': torch.Tensor,
'labels': List
}
We'll pair the function with our dataset using the with_transform() method.
In [ ]:
def transforms(batch):
batch['image'] = [Image.open(io.BytesIO(x['bytes'])).convert('RGB') for x in batch['image']]
inputs = processor(batch['image'],return_tensors='pt')
inputs['labels']=[label2id[y] for y in batch['label']]
return inputs
In [ ]:
processed_dataset = our_dataset.with_transform(transforms)
Data Collation¶
Batching our data in the correct format is collation. For pixel_values, the input shape for the model should be (batch, channels, height, width) and for labels, the shape should be (batch,)
In [ ]:
def collate_fn(batch):
return {
'pixel_values': torch.stack([x['pixel_values'] for x in batch]),
'labels': torch.tensor([x['labels'] for x in batch])
}
Let's see how to calculate the metrics¶
We can use Hugging Face evaluate library to calculate the metrics. For image classification, we can use the accuracy metric.
In [ ]:
accuracy = evaluate.load('accuracy')
def compute_metrics(eval_preds):
logits, labels = eval_preds
predictions = np.argmax(logits,axis=1)
score = accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)
return score
Loading our Model¶
We will use ViTForImageClassification to load our pre-trained model.
We do need to update the final classification layer, to output predictions equal to the number of labels in our dataset.
We will do that by passing in num_labels argument along with our label mappings id2label and label2id.
We also need to pass ignore_mismatched_sizes = True to compensate for the change in number of parameters in the classification layer.
In [ ]:
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(
'google/vit-base-patch16-224',
num_labels = len(labels),
id2label = id2label,
label2id = label2id,
ignore_mismatched_sizes = True
)
Some weights of ViTForImageClassification were not initialized from the model checkpoint at google/vit-base-patch16-224 and are newly initialized because the shapes did not match: - classifier.bias: found shape torch.Size([1000]) in the checkpoint and torch.Size([37]) in the model instantiated - classifier.weight: found shape torch.Size([1000, 768]) in the checkpoint and torch.Size([37, 768]) in the model instantiated You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.
Here's the architecture of our model¶
In [ ]:
model
Out[ ]:
ViTForImageClassification(
(vit): ViTModel(
(embeddings): ViTEmbeddings(
(patch_embeddings): ViTPatchEmbeddings(
(projection): Conv2d(3, 768, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16))
)
(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
)
(encoder): ViTEncoder(
(layer): ModuleList(
(0-11): 12 x ViTLayer(
(attention): ViTSdpaAttention(
(attention): ViTSdpaSelfAttention(
(query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
(key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
(value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
)
(output): ViTSelfOutput(
(dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
)
)
(intermediate): ViTIntermediate(
(dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)
(intermediate_act_fn): GELUActivation()
)
(output): ViTOutput(
(dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)
(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
)
(layernorm_before): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
(layernorm_after): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
)
)
)
(layernorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
)
(classifier): Linear(in_features=768, out_features=37, bias=True)
)
Since we are not going to update the entire model, we can "freeze" all the parameters except for the new classifier layer by setting requires_grad to False for each layer's parameters.
In [ ]:
for name,p in model.named_parameters():
if not name.startswith('classifier'):
p.requires_grad = False
We can check how many parameters are there in the model along with how many are actually going to be trained now.
In [ ]:
num_params = sum([p.numel() for p in model.parameters()])
trainable_params = sum([p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad])
print(f"{num_params = :,} | {trainable_params = :,}")
num_params = 85,827,109 | trainable_params = 28,453
Let's commence our training 🚀️🚀️🚀️¶
We'll be using Hugging Face Trainer to train our model. Feel free to choose your training arguments such as the batch size, learning rate, number of epochs, logging options, etc.
With respect to image classification, we do need to set remove_unused_columns=False to prevent the image column in our dataset to be removed, since it is the one being used to create our pixel_values inputs.
In [ ]:
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./vit-base-oxford-iiit-pets",
per_device_train_batch_size=16,
evaluation_strategy="epoch",
save_strategy="epoch",
logging_steps=100,
num_train_epochs=5,
learning_rate=3e-4,
save_total_limit=2,
remove_unused_columns=False,
push_to_hub=True,
report_to='tensorboard',
load_best_model_at_end=True,
)
/home/kawchar/Learning/venv/lib/python3.12/site-packages/transformers/training_args.py:1525: FutureWarning: `evaluation_strategy` is deprecated and will be removed in version 4.46 of 🤗 Transformers. Use `eval_strategy` instead
warnings.warn(
/home/kawchar/Learning/venv/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py:654: UserWarning: Can't initialize NVML
warnings.warn("Can't initialize NVML")
In [ ]:
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
data_collator=collate_fn,
compute_metrics=compute_metrics,
train_dataset=processed_dataset["train"],
eval_dataset=processed_dataset["validation"],
tokenizer=processor
)
In [ ]:
trainer.train()
[ 18/1850 00:17 < 33:18, 0.92 it/s, Epoch 0.05/5]
| Epoch | Training Loss | Validation Loss |
|---|
evaluating on our test dataset¶
In [ ]:
trainer.evaluate(processed_dataset['test'])
Out[ ]:
{'eval_loss': 0.20313458144664764,
'eval_accuracy': 0.945872801082544,
'eval_runtime': 44.8318,
'eval_samples_per_second': 16.484,
'eval_steps_per_second': 2.074,
'epoch': 5.0}
let's look at some of the predictions made by our new model!¶
In [ ]:
def show_predictions(rows,cols):
samples = our_dataset['test'].shuffle().select(np.arange(rows*cols))
processed_samples = samples.with_transform(transforms)
predictions = trainer.predict(processed_samples).predictions.argmax(axis=1) # predicted labels from logits
fig = plt.figure(figsize=(cols*4,rows*4))
for i in range(rows*cols):
img_bytes = samples[i]['image']['bytes']
img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
prediction = predictions[i]
label = f"label: {samples[i]['label']}\npredicted: {id2label[prediction]}"
fig.add_subplot(rows,cols,i+1)
plt.imshow(img)
plt.title(label)
plt.axis('off')
show_predictions(rows=5,cols=5)
Our model works really well! Let's save it and also push it to Hugging Face model hub!¶
In [ ]:
kwargs = {
"finetuned_from": model.config._name_or_path,
"dataset": 'pcuenq/oxford-pets',
"tasks": "image-classification",
"tags": ['image-classification'],
}
In [ ]:
trainer.save_model()
trainer.push_to_hub('🐕️🐈️', **kwargs)
Out[ ]:
CommitInfo(commit_url='https://huggingface.co/kawchar85/vit-base-oxford-iiit-pets-v2/commit/d099b834f4ad0cef272789e16b1c92a883cefed7', commit_message='🐕️🐈️', commit_description='', oid='d099b834f4ad0cef272789e16b1c92a883cefed7', pr_url=None, pr_revision=None, pr_num=None)